RabbitMQ学习笔记

2022-03-21 19:30:22 阅读：183 来源： 互联网

标签：String 队列笔记学习 RabbitMQ cancel message public 消息

RabbitMQ学习笔记

一、MQ简介

1.、什么是 MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务

2 、为什么要用 MQ

流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

异步处理

有些服务间调用是异步的，例如 A 调用 B，B 需要花费很长时间执行，但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api， B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题， A 调用 B 服务后，只需要监听 B 处理完成的消息，当 B 处理完成后，会发送一条消息给 MQ，MQ 会将此消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api，也不用提供 callback api。同样 B 服务也不用做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

3、MQ 的分类

ActiveMQ

优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据

缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。

Kafka

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点: 性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采用 Pull 方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点：Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢；

RocketMQ

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场景。优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降,源码是 java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ 缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般,没有在 MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

RabbitMQ

2007 年发布，是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一

优点：由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

4、MQ 的选择

Kafka

Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选 kafka 了。

RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。

RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。

二、RabbitMQ

1、RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件：它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ 是一个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收，存储和转发消息数据。

2、四大核心概念

生产者

产生数据发送消息的程序是生产者

交换机

交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定

队列

队列是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构，尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序，但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

消费者

消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

3、RabbitMQ 核心部分

4、工作原理

Broker： 接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broke

Virtual host： 出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue 等

Connection： publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接

Channel： 如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯，AMQP method 包含了 channel id 帮助客户端和 message broker 识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的 Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销

Exchange： message 到达 broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发消息到 queue 中去。常用的类型有：direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout (multicast)

Queue： 消息最终被送到这里等待 consumer 取走

Binding： exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key，Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据

5、安装RabbitMQ

下载地址：Downloading and Installing RabbitMQ — RabbitMQ

文件上传

上传到/usr/local/software 目录下(如果没有 software 需要自己创建)

安装文件(分别按照以下顺序安装）

rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.
rpm yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

6、常用命令

添加开机启动 RabbitMQ 服务：chkconfig rabbitmq-server on

启动服务：/sbin/service rabbitmq-server start

查看服务状态：/sbin/service rabbitmq-server status

停止服务(选择执行)：/sbin/service rabbitmq-server stop

开启 web 管理插件：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

关闭应用的命令为：rabbitmqctl stop_app

清除的命令为：rabbitmqctl reset

重新启动命令为：rabbitmqctl start_app

添加一个新的用户

创建账号 rabbitmqctl add_user admin 123

设置用户角色 rabbitmqctl set_user_tags admin（用户） administrator（角色）

设置用户权限

格式：set_permissions [-p ]

rabbitmqctl set_permissions -p “/” admin “." ".” “.*”

用户 user_admin 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限

当前用户和角色：rabbitmqctl list_users

7、用Java实现生产者和消费者通信

添加依赖

 <!--指定 jdk 编译版本-->
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <dependencies>
        <!--rabbitmq 依赖客户端-->
        <dependency>
            <groupId>com.rabbitmq</groupId>
            <artifactId>amqp-client</artifactId>
            <version>5.8.0</version>
        </dependency>
        <!--操作文件流的一个依赖-->
        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

生产者

   // 创建一个连接工程
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        // 设置连接信息
        connectionFactory.setHost("192.168.220.128");
        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("admin");

        // 获取一个连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        // channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭
        Channel channel = connection.createChannel();

        /*
            生成一个队列
            参数一：队列名称
            参数二：队列消息是否要进行持久化，默认保存在内存中
            参数三：队列是否只供一个消费者消费，是否共享。true为多个消费者消费
            参数四：是否自动删除，最后一个消费者连接断开后，是否删除队列 true为自动删除
            参数五：其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        String message = "hello world";
        /*
            发送一个消息
            参数一：发送到那个交换机
            参数二：路由的key是哪一个
            参数三：其他参数消息
            参数四：发送消息的实体
         */
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
        System.out.println("传输完毕");

消费者

  ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.220.128");

        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("admin");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        Channel channel = connection.createChannel();
        // 推送的消息如何进行消费的接口回调
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag,delivery)->{
            String message= new String(delivery.getBody());
            System.out.println(message);
        };
        // 取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        CancelCallback cancelCallback=(var)->{
            System.out.println("消费者中止");
        };
        /*
            消费者消费消息
            1.消费哪个队列
            2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答
            3.消费者未成功消费的回调
            4.消费者取消后的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

8、Work Queues

工作队列（又称任务队列）的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行，我们把任务封装为消息并将其发送到队列，在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业，当有多个线程工作时，这些工作线程将一起处理这些任务。

案例：轮训分发消息

在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程是如何工作的。

因为所有线程都有公共部分，所以我们抽取出来，形成一个工具类

public class RabbitMQUtils {

    public static Channel getCancel() throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        // 自己的主机ip
        connectionFactory.setHost("192.168.220.128");
		// rabbitMQ的账号
        connectionFactory.setUsername("admin");
        // rabbitMQ的密码
        connectionFactory.setPassword("admin");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        return connection.createChannel();
    }
}

生产者

public class producer {
    private static final String QUEUE_NAME = "hello";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
       /*
            生成一个队列
            参数一：队列名称
            参数二：队列消息是否要进行持久化，默认保存在内存中
            参数三：队列是否只供一个消费者消费，是否共享。true为多个消费者消费
            参数四：是否自动删除，最后一个消费者连接断开后，是否删除队列 true为自动删除
            参数五：其他参数
         */
        cancel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
         /*
            发送一个消息
            参数一：发送到那个交换机
            参数二：路由的key是哪一个
            参数三：其他参数消息
            参数四：发送消息的实体
         */
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            cancel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
            System.out.println("发送消息完成:"+message);
        }
    }
}

消费者 启动多个线程的方式，点击Edit Configurations 之后在右上角把 Allow parallel run给勾选上

public class Consumer {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        DeliverCallback deliverCallback = (arg1, arg2) -> {
            System.out.println(new String(arg2.getBody()));
            System.out.println(arg1);

        };
        CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        };
          /*
            消费者消费消息
            1.消费哪个队列
            2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答
            3.消费者未成功消费的回调
            4.消费者取消后的回调
         */
        cancel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

结果：输入 AA、BB、CC、DD两个消费者线程轮流接收两个数据

9、消息应答

概念

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq 引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq 它已经处理了，rabbitmq 可以把该消息删除了。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用

消息应答的方法

Channel.basicAck(用于肯定确认) RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了
Channel.basicNack(用于否定确认)
Channel.basicReject(用于否定确认) 与 Channel.basicNack 相比少一个参数不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了

Multiple 的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple 的 true和false代表不同的意思

true 代表批量应答 channel上未应答的消息
- eg: channel上有传送tag的消息 5，6，7，8 当前tag是8，那么5-8的消息都会被确认收到消息应答
false：例子如上，只会应答8，其他的不会被确认收到消息应答

建议将multiple设为false，只应答当前tag指向的数据，防止发生意外错误。

10、消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息

消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改为手动应答，

生产者

public class Producer {
    private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        cancel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

       /*
            发送一个消息
            参数一：发送到那个交换机
            参数二：路由的key是哪一个
            参数三：其他参数消息
            参数四：发送消息的实体
         */
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            cancel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));

            System.out.println("生产者发送的消息是："+message);
        }

    }

}

消费者1

public class Consumer1 {

    private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        DeliverCallback deliverCallback = (args1, msg) -> {
            System.out.println("C1接受的消息为" + new String(msg.getBody()));

            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            cancel.basicAck(msg.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };
        CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");

        };
        cancel.basicConsume(QUEUE_NAME, false,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

消费者2

public class Consumer2 {

    private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
        DeliverCallback deliverCallback = (args1, msg) -> {

            try {
                Thread.sleep(30000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("C2接受的消息为" + new String(msg.getBody()));

            cancel.basicAck(msg.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };
        CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        };
        cancel.basicConsume(QUEUE_NAME, false,deliverCallback,cancelCallback);
    }

}

结果说明：当两个消费者服务正常时，依旧是轮训的方式，以次接受数据，但当有一个消费者挂掉后，所发送的消息不会丢失，而是重新排队，发送给另一个消费者，这样保证了数据的不丢失。

11、持久化

概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq 如果重启的话，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为持久化

但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列，不然就会出现错误。

以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区

这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在

消息持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码，MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性。

 cancel.basicPublish("", QUEUE_NAME,null, message.getBytes("UTF-8")); 

cancel.basicPublish("", QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes("UTF-8"));

将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。

12、不公平分发（能者多劳）

在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快，而另外一个消费者 2 处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是 RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

为了避免这种情况，我们可以在消费端设置参数 channel.basicQos(1);。位置要在cancel.basicConsume()方法上面，否则不生效

 cancel.basicQos(1);

意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你，你先别分配给我，我目前只能处理一个任务，然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者，当然如果所有的消费者都没有完成手上任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能就会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加新的 worker 或者改变其他存储任务的策略。

13、预取值

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basicQos方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 Qos预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

预取值也是使用 cancel.basicQos(n);(n代表一个通道里最多接受几个消息)

14、发布确认策略

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在 channel 上调用该方法。

14.1、单个确认发布

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

这种确认方式有一个最大的缺点就是：发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。

public static void  publishMessageIndividually() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        // 开启发布确认
        cancel.confirmSelect();

        // 生成队列的名字
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        cancel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {

            String message = i + "";
            cancel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            boolean wait = cancel.waitForConfirms();
            if (wait) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println( "耗时" + (end - start) +
                "ms");
    }

14.2、批量确认发布

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是：当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

   public static void publishMessageBatch() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        cancel.confirmSelect();

        String s = UUID.randomUUID().toString();
        cancel.queueDeclare(s, false, false, false, null);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <=1000; i++) {

            String message = i + "";

            cancel.basicPublish("", s, null, message.getBytes());
            if (i % 100 == 0) {
                boolean b = cancel.waitForConfirms();
                if (b) {
                    System.out.println("成功");
                }
            }
        }
        cancel.waitForConfirms();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("耗时："+(end-start));
    }

14.3、异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

如何处理异步未确认消息❓

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

 public static void publishMessageAsync1() throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMQUtils.getCancel()) {
            String queueName = UUID.randomUUID().toString();
            channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
            //开启发布确认
            channel.confirmSelect();
            /**
             * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况
             * 1.轻松的将序号与消息进行关联
             * 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号
             * 3.支持并发访问
             */
            ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new
                    ConcurrentSkipListMap<>();
            /**
             * 确认收到消息的一个回调
             * 1.消息序列号
             * 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息
             * false 确认当前序列号消息
             */
            ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
                if (multiple) {
                    //返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 map
                    ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed =
                            outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);
                    //清除该部分未确认消息
                    confirmed.clear();
                }else{
                    //只清除当前序列号的消息
                    outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);
                }
            };
            ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
                String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);
                System.out.println("发布的消息"+message+"未被确认，序列号"+sequenceNumber);
            };
            /**
             * 添加一个异步确认的监听器
             * 1.确认收到消息的回调
             * 2.未收到消息的回调
             */
            channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                String message = "消息" + i;
                /**
                 * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号
                 * 通过序列号与消息体进行一个关联
                 * 全部都是未确认的消息体
                 */
                outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);
                channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("发布" + 1000 + "个异步确认消息,耗时" + (end - begin) +
                    "ms");
        }
    }

三种方式的对比：

 public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 单个发布
        ConfirmPublc.publishMessageIndividually();// 250-800ms
        // 批量发布
        ConfirmPublc.publishMessageBatch();//50-60ms
        // 异步发布
        ConfirmPublc.publishMessageAsync1();//30-47ms
    }

单独发布消息：同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。

批量发布消息：批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。

异步处理：最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些

15、交换机

将一条消息传达给多个消费者，这种模式称为发布/订阅模式

为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成，第一个程序将发出日志消息，第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者，其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘，另外一个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上，事实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者

1、Exchanges 概念

RabbitMQ消息传递模型的核心思想为：生产者生产的消息不会直接发送到队列，事实上生产者甚至都不知道这些消息传递到哪些队列中

相反，生产者只将消息发送给交换机（exchange），交换机的工作内容很简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它把这些消息推入队列，交换机必须确切的知道要如何处理这些消息，是应该把这些消息放到特定的队列还是放到一些队列中或者是丢弃它们，这有交换机的类型决定

2、Exchanges 的类型

直接（direct）
主题（topic）
标题（headers）
扇出（fanout）

3、无名 exchange

之前我们对exchange一无所知，但仍然能够将消息发送给队列，能实现的原因是我们使用的是默认交换通过**“”**(空字符串) 进行表示

  /*
            发送一个消息
            参数一：发送到那个交换机
            参数二：路由的key是哪一个
            参数三：其他参数消息
            参数四：发送消息的实体
         */
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());

第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机：消息能路由发送到队列中其实是由 routingKey(bindingkey)绑定 key 指定的，如果它存在的话

4、临时队列

之前我们使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。队列的名称对我们来说至关重要，我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。

每当我们连接到 Rabbit 时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除。

创建临时队列的方式如下：String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来后如图：

5、绑定

什么是 bingding 呢？binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是 X 与 Q1 和 Q2 进行了绑定

6、Fanout

介绍

Fanout 这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息广播到它知道的所有队列中。系统中默认有些 exchange 类型

生产者

public class producer {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
		// 设置交换机的名称，和类型
        cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息");

        while (scanner.hasNext()) {
            String next = scanner.next();
            /*
            	参数一：交换机名称
            	参数二：路由key
            	参数三：其他属性
            	参数四：要发送的消息是
            */
            cancel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",null,next.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息" + next);
        }
    }
}

消费者1

public class Consumer1 {

    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.220.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");

        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        /*
            生成一个临时队列，队列的名称是随机的
            当消费者和该队列断开连接时，队列自动删除
         */
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        // 把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queue, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            System.out.println("控制台打印接收到的消息"+message);
        };
        channel.basicConsume(queue, true, deliverCallback, i -> {
        });
    }
}

消费者2

public class Consumer2 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();

        cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        String queue = cancel.queueDeclare().getQueue();

        cancel.queueBind(queue, EXCHANGE_NAME, "");

        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息写到文件.....");

        DeliverCallback deliverCallback=(var1,var2)->{
            String message = new String(var2.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            File file = new File("work.txt");
            FileUtils.writeStringToFile(file, message, "UTF-8");
            System.out.println("数据写入文件成功");
        };
        cancel.basicConsume(queue, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
    }
}

结论：生产者发送信息，消费者1和消费者2都能收到消息

7、 Direct exchange

Fanout中，我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者，对此我们想做一些改变，例如我们希望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros)，而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志消息避免浪费磁盘空间。Fanout 这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的广播，在这里我们将使用 direct 这种类型来进行替换，这种类型的工作方式是，消息只去到它绑定的 routingKey 队列中去。

回顾一下什么是 bindings，绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解：队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣。

绑定用参数：routingKey 来表示也可称该参数为 binding key，

创建绑定我们用代码：channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, “routingKey”);

绑定之后的意义由其交换类型决定。

在上面这张图中，我们可以看到 X 绑定了两个队列，绑定类型是 direct。队列 Q1 绑定键为 orange，队列 Q2 绑定键有两个:一个绑定键为 black，另一个绑定键为 green. 在这种绑定情况下，生产者发布消息到 exchange 上，绑定键为 orange 的消息会被发布到队列 Q1。绑定键为 black、green 的消息会被发布到队列Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。

多重绑定

当然如果 exchange 的绑定类型是 direct，但是它绑定的多个队列的 key 如果都相同，在这种情况下虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和 fanout 有点类似了，就跟广播差不多。

实战（根据下图编写代码）

生产者

public class producer {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] args) {
        try(Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel()) {
            cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            final HashMap<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("info","普通 info 信息");
            bindingKeyMap.put("warning","警告 warning 信息");
            bindingKeyMap.put("error","错误 error 信息");
            //debug 没有消费这接收这个消息 所有就丢失了
            bindingKeyMap.put("debug","调试 debug 信息");

            for (Map.Entry<String, String> map : bindingKeyMap.entrySet()) {
                final String key = map.getKey();
                final String value = map.getValue();
                cancel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, key, null, value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                System.out.println("生产者发出消息:" + value);
            }
        } catch (TimeoutException | IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

消费者1

public class Consumer1 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
            cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            String queueName = "disk";
            cancel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
            cancel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "error");
            System.out.println("等待接收消息.....");
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
                String message = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                message="接收绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message;
                File file = new File("work2.txt");
                FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
                System.out.println("错误日志已经接收");
            };
            cancel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
            });
        }
    }
/*接收的消息*/
错误日志已经接收  
共接收到一条error的消息

消费者2

public class Consumer2 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
            cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            String queueName = "console";
            cancel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
            cancel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");
            cancel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");
            System.out.println("等待接收消息.....");
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
                String message = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                message="接收绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message;
                File file = new File("work1.txt");
                FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
                System.out.println("错误日志已经接收");
            };
            cancel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
            });
        }
}
/*接收的消息*/
错误日志已经接收
错误日志已经接收
共两条：info,w

8、Topic（主题）

发送到类型是 topic 交换机的消息的 routing_key 不能随意写，必须满足一定的要求，它必须是一个单词列表，以点号分隔开。这些单词可以是任意单词，比如说：“stock.usd.nyse”, “nyse.vmw”, “quick.orange.rabbit”.这种类型的。当然这个单词列表最多不能超过 255 个字节。

在这个规则列表中，其中有两个替换符是大家需要注意的

*****(星号)可以代替一个单词
#(井号)可以替代零个或多个单词

下图绑定关系如下

Q1–>绑定的是中间带 orange 带 3 个单词的字符串(.orange.)

Q2–>绑定的是最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(..rabbit) ，第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的

quick.orange.rabbit 被队列 Q1Q2 接收到
lazy.orange.elephant 被队列 Q1Q2 接收到
quick.orange.fox 被队列 Q1 接收到
lazy.brown.fox 被队列 Q2 接收到
lazy.pink.rabbit 虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次
quick.brown.fox 不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃
quick.orange.male.rabbit 是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit 是四个单词但匹配 Q2

当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意

当一个队列绑定键是#，那么这个队列将接收所有数据，就有点像 fanout 了
如果队列绑定键当中没有#和*出现，那么该队列绑定类型就是 direct 了

据图实战

发送者

public class EmitLogTopic {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
        cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        HashMap<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
        bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit","被队列 Q1Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant","被队列 Q1Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("quick.orange.fox","被队列 Q1 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox","被队列 Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit","虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次");
        bindingKeyMap.put("quick.brown.fox","不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");
        bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit","是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
        bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit", "是四个单词但匹配 Q2");

        for (Map.Entry<String, String> map : bindingKeyMap.entrySet()) {
            String value = map.getValue();
            cancel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, map.getKey(), null, value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息" + value);
        }
    }

}

消费者1

public class ReceiveLogsTopic01 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
        cancel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);

        String queueName = "Q1";
        cancel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        cancel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            System.out.println(" 接收队列 :"+queueName+"绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message);
        };
        /*
            (String queue, boolean autoAck, DeliverCallback deliverCallback, CancelCallback cancelCallback)
         */
        cancel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, call -> {
        });
    }
}
/ 接收到的数据
 接收队列 :Q1绑定键:lazy.orange.elephant,消息:被队列 Q1Q2 接收到
 接收队列 :Q1绑定键:quick.orange.rabbit,消息:被队列 Q1Q2 接收到
 接收队列 :Q1绑定键:quick.orange.fox,消息:被队列 Q1 接收到

消费者二

public class ReceiveLogsTopic02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getCancel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
        //声明 Q2 队列与绑定关系
        String queueName="Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            System.out.println(" 接收队列 :"+queueName+"绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
/// 接收到的数据//
接收队列 :Q2绑定键:lazy.orange.elephant,消息:被队列 Q1Q2 接收到
 接收队列 :Q2绑定键:lazy.brown.fox,消息:被队列 Q2 接收到
 接收队列 :Q2绑定键:quick.orange.rabbit,消息:被队列 Q1Q2 接收到
 接收队列 :Q2绑定键:lazy.pink.rabbit,消息:虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次
 接收队列 :Q2绑定键:lazy.orange.male.rabbit,消息:是四个单词但匹配 Q2

16、死信队列

1、死信的概念

死信，就是无法被消费的信息。一般来说 producer将消息投递到 broker 或直接投递到 queue里。consumer从 queue中取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue中的消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，所以便有了死信队列

应用场景：为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中。还有比如说：用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效

2、死信的来源

消息TTL过期
队列达到最大长度，无法添加数据
消息被拒绝绝(basic.reject 或 basic.nack)并且 requeue=false

3、实战

架构图

情况一：消息TTL过期

生产者

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] args) {
        try (Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel()){
            cancel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            // 设置消息的TTL过期时间
            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
            // 演示队列的消息个数
            for (int i = 1; i < 11; i++) {
                String msg = "msg" + i;
                cancel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan", properties, msg.getBytes());
            }
        } catch (TimeoutException | IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

消费者1

public class Consumer01 {
    // 普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    // 死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    // 声明死信队列
    private static final String deadQueue = "dead-queue";
    // 声明普通队列
    private static final String normalQueue = "normal-queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
        // 声明普通交换机类型
        cancel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        
        /***************************设置死信*******************************************/
        
        // 声明死信交换机类型
        cancel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        // 声明死信队列
        cancel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        // 死信队列绑定死信交换机与 routing-key
        cancel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        // 正常队列绑定死信队列信息
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        // 正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        // 正常队列设置死信routing-key,参数key是固定值
        map.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
        cancel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, map);
        cancel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
 /**********************************************************************/
        System.out.println("等待接收消息。。。。。。。。");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        cancel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, cancelCallback -> {
        });
    }
}

消费者2

public class Consumer02 {
    // 死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    // 声明死信队列
    private static final String deadQueue = "dead-queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getCancel();
            channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
            channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

            System.out.println("等待接收死信队列消息.....");
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
                String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
                System.out.println("Consumer02 接收死信队列的消息" + message);
            };
            channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
            });
        }
    }

测试步骤：启动消费者1和消费者2，然后关闭消费者1，2，再启动生产者.之后会出现如下图情况，normal-queue队列中中出现十条数据，十秒钟后，转移到 dead-queue队列中，之后。启动消费者2，控制台打印出十条数据，队列数据清零。

情况二：达到队列最大长度

生产者代码(相比TTL去掉过期时间限制)

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] args) {
        try(Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel()){
            cancel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i <11 ; i++) {
                String message="info"+i;
                cancel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null, message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:"+message);
            }
        } catch (TimeoutException | IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

消费者1（相比TTL增加）

public class Consumer01 {
    // 普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    // 死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    // 声明死信队列
    private static final String deadQueue = "dead-queue";
    // 声明普通队列
    private static final String normalQueue = "normal-queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel cancel = RabbitMQUtils.getCancel();
        // 声明普通交换机类型
        cancel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明死信交换机类型
        cancel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        // 声明死信队列
        cancel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        // 正常队列绑定死信交换机与 routing-key
        cancel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        // 正常队列绑定死信队列信息
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        // 正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        // 正常队列设置死信routing-key,参数key是固定值
        map.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
       	//  正常队列设置队列最大长度，参数key是固定值
        map.put("x-max-length", 6);
        cancel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, map);
        cancel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");

        System.out.println("等待接收消息。。。。。。。。");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + new String(delivery.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        cancel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, cancelCallback -> {
        });
    }
}

标签：String,队列,笔记,学习,RabbitMQ,cancel,message,public,消息
来源： https://blog.csdn.net/A798194701/article/details/123643623

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RabbitMQ学习笔记

一、MQ简介

1.、什么是 MQ

2 、为什么要用 MQ

3、MQ 的分类

4、MQ 的选择

二、RabbitMQ

1、RabbitMQ 的概念

2、四大核心概念

3、RabbitMQ 核心部分

4、工作原理

5、安装RabbitMQ

6、常用命令

7、用Java实现生产者和消费者通信

8、Work Queues

9、消息应答

10、消息自动重新入队

11、持久化

12、不公平分发（能者多劳）

13、预取值

14、发布确认策略

14.1、单个确认发布

14.2、批量确认发布

14.3、异步确认发布

15、交换机

1、Exchanges 概念

2、Exchanges 的类型

3、无名 exchange

4、临时队列

5、绑定

6、Fanout

7、 Direct exchange

8、Topic（主题）

16、死信队列

1、死信的概念

2、死信的来源

3、实战

情况一：消息TTL过期

情况二：达到队列最大长度